1.建立的模型能與實(shí)際緊密聯(lián)系，結(jié)合實(shí)際情況對所提出的問題進(jìn)行求解，使模型更貼近實(shí)際，通用性、推廣性較強(qiáng)。

  2.基于算法新穎，且計(jì)算方便;基于考慮相對全 面，仿真結(jié)果合理性較強(qiáng):基于算子和的評價(jià)模型比較明確，得到的因素權(quán)重口信度比較高。

  3可視化界面形象逼真，操作簡便，便于推廣:

  4.一個(gè)模型通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析不僅使問題得到了一定程度上的解決，而且還能迅速掌握了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)為建立更合理的模型提供了參考經(jīng)驗(yàn)。

  5.模型對于數(shù)據(jù)分布及樣本量、指標(biāo)多少無嚴(yán)格限制，既適于小樣本資料，也適于多評價(jià)單元、多指標(biāo)的大系統(tǒng)，較為靈活、方便。

  6.可操作性強(qiáng)，適用范用廣泛，基干可能度的模型比較明準(zhǔn)，得到的因素權(quán)重可信度比較高。模型安排方案具體，在模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)分提出了較為好的方案。模型提出了一個(gè)通用指標(biāo)，可廣泛應(yīng)用于其它領(lǐng)域。

      7.模型可靠性高，所采用的研究方法移植性強(qiáng)，但所求得的估計(jì)值可能存在一定偏差。模型對函數(shù)的構(gòu)思存在一定的獨(dú)到之處，引入了非線性規(guī)劃，但是模型檢驗(yàn)方式較為復(fù)雜。

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